Databricks Data Intelligence Platform Reseñas y Detalles del Producto

Databricks sobresale en unificar la ingeniería de datos, la analítica y la IA/ML en una sola plataforma. La arquitectura Lakehouse cierra la brecha entre los lagos de datos y los almacenes, haciéndola increíblemente eficiente para gestionar datos estructurados y no estructurados. Aprecio especialmente la integración sin problemas con Apache Spark, el soporte robusto de cuadernos para el desarrollo colaborativo y la simplicidad de Delta Lake para el almacenamiento de datos versionados. Características como AutoML y Unity Catalog unen la gobernanza y la inteligencia, facilitando la escalabilidad de la analítica de manera segura y confiable. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque es potente, la plataforma tiene una curva de aprendizaje, especialmente para equipos que no están familiarizados con Spark o la computación distribuida. Algunas características (como Unity Catalog o la computación sin servidor) pueden ser específicas de la región o estar limitadas por la compatibilidad del proveedor de la nube. Además, la depuración de trabajos y la gestión de costos de clúster pueden ser desafiantes sin un monitoreo y etiquetado cuidadosos, particularmente en proyectos a escala empresarial. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Databricks es su integración perfecta del procesamiento de grandes volúmenes de datos y la inteligencia artificial. La interfaz basada en cuadernos facilita la colaboración, y el uso de Spark garantiza un rendimiento rápido. Delta Lake también proporciona una versión y gestión de datos confiable, lo cual es extremadamente útil en entornos empresariales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una desventaja es que la configuración inicial y la configuración de red pueden ser complejas y requerir experiencia técnica. Además, el costo puede aumentar rápidamente dependiendo del uso, por lo que el monitoreo de costos es esencial. Además, la falta de documentación completa en algunos idiomas como el japonés puede ser una limitación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de las plataformas de inteligencia de datos de Databricks es la integración ininterrumpida de los flujos de trabajo de ingeniería de datos, ciencia de datos e IA en una sola plataforma, lo que mejora la cooperación, la robustez y el rendimiento para proyectos grandes de datos y ML. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El aspecto menos útil de la plataforma de inteligencia de datos de Databricks es su complicación para los nuevos usuarios y su pronunciada curva de aprendizaje, especialmente para aquellos sin un sólido conocimiento en Spark o computación distribuida. Además, puede ser costoso a gran escala, y depurar grandes flujos de trabajo a veces puede ser un desafío debido a la limitada transparencia en el rastreo de errores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta porque se destaca por su capacidad para unificar la ciencia de datos, la ingeniería de datos y el análisis de negocios en una sola interfaz. También aprecio la integración fluida con cuadernos colaborativos y la capacidad de trabajar sin problemas con Delta Lake, lo cual es una gran ventaja, asegurando fiabilidad y rendimiento al gestionar datos a gran escala. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces, la interfaz web puede tardar un tiempo en cargar los clústeres activos. También me gustaría tener más herramientas visuales para monitorear el uso de recursos en tiempo real. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks nos permite tener una única fuente de capacidades de desarrollo para desarrolladores de TI y analistas de negocios. Esto facilita la implementación de capacidades y la consolidación de conjuntos de herramientas en todo el entorno. Se les da a los usuarios la libertad de desarrollar los productos de datos que necesitan en los plazos que los necesitan. Facilita la implementación y la puesta en producción de estos proyectos para una integración más sencilla en el uso posterior. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La única "desventaja" que tengo es que es difícil mantenerse al día con todas las mejoras y actualizaciones en la plataforma. Siempre vemos nuevas funciones para implementar y queremos asegurarnos de que estamos haciendo lo mejor que podemos para nuestros usuarios finales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks es un entorno unificado y nativo de IA que reúne la ingeniería de datos, la analítica, la gobernanza y el aprendizaje automático sobre la arquitectura Lakehouse. Su fortaleza radica en combinar formatos de datos abiertos con gobernanza centralizada a través de Unity Catalog e integrar inteligencia mediante DatabricksIQ, lo que permite a las empresas conectar de manera segura sus datos con modelos de lenguaje de gran tamaño. Desde un punto de vista de evaluación, el valor de la plataforma reside en permitir a las organizaciones no solo gestionar y analizar datos a gran escala, sino también operacionalizar casos de uso de IA generativa de manera gobernada y colaborativa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La etapa actual de la tecnología en evolución puede requerir una reconstrucción en el futuro si es adoptada por la empresa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Databricks es muy confiable, flexible y ayuda a nuestra empresa a crear soluciones analíticas innovadoras y cada semana en nuestras reuniones técnicas, cubrimos una variedad de temas como errores, mejores prácticas, nuevas características y más usándolo. Además, cada miembro del equipo de soporte en Databricks responde rápidamente y es bastante servicial. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Cuando se utilizan funciones creativas como la IA, el control de costos y la estimación pueden resultar difíciles. Y aunque lakeview SQL aún no está desarrollado, Databricks sigue impulsando su utilización de todos modos. Además, de vez en cuando, la activación de funciones no anunciadas en mi oficina me sorprende. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta su interfaz utilizable y los cuadernos interactivos que admiten SQL y Python para la visualización en un solo lugar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Para los estudiantes, puede ser difícil para los principiantes y el costo puede aumentar rápidamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Trabajando en Databricks, donde podemos analizar fácilmente grandes conjuntos de datos e integrar nuestra plataforma o sitio web para crear una visión a partir de nuestro conjunto de datos interno. Tienen una serie de características que nos ayudan a gestionar todas las vistas analíticas con plantillas predefinidas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La implementación fue tan rápida y fácil que nos ayuda a gestionar todos los datos sin ningún problema. Me gustan sus servicios de atención al cliente y su uso frecuente los convierte en mi plataforma favorita para la gestión de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de SnapLogic es que, al realizar la transformación de datos de conjuntos de datos en cuadernos, tiene muchos lenguajes para usar, como SQL, PySpark y R. Esto me permite usar cualquier lenguaje y completar eficazmente mis requisitos. Databricks tiene muchas características como AI, Unity Catalog y gestión de flujos de trabajo, lo que hace que mi implementación de ETL y la integración de datos sean fáciles y rápidas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Bajo un uso intensivo, la capacidad de respuesta de la interfaz de usuario para algunas implementaciones como el seguimiento de trabajos y la versionado de cuadernos es un poco lenta en la web. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.